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前言这是我的agent系列文章的第一篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。一、ReAct 核心：Reasoning + Acting，边想边做ReAct 拆开就是 推理（Reasoning）+ 行动（Acting），核心逻辑：AI 不先定死全流程，而是走一步、看一步、想一步，循环完成任务。通俗对比传统方式：出门前查好全程路线，...

技术栈：Python＋go（有两段后端实习）一面：首先是实习做的项目相关：- 为什么引入父子索引，为什么引入BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有rerank- rerank后返回几个块，有没有做一些验证- rerank后的topk截断是怎么做的，为什么是这个值，有没有其他方案- 讲一下上下文工程，记忆是怎么做的- 问实习做的后端项目的问题- 分布式令牌桶限流讲一下，漏桶讲一下，滑动窗口算法限流讲一下，如果用滑动窗口结构体会包含什么字段，滑动窗口和令牌桶相比有什么确定，用redis的什么数据结构实现- 问自己做的项目，lru讲一下- 布隆过滤器讲一下- 索引失效的情况（MySQL八股有点忘了，只讲出来两个，被追问了）- like会不会失效- MySQL事物隔离一致性讲一下- mvcc细说，详细追问，问你这种情况会创造几个readview- MySQL锁讲一下手撕：我说我最近实习，很久没刷过题了，出了一道反转链表二面：全是agent，rag相关的，项目相关的，不涉及后端细问rag项目- 如何评测的，有哪些纬度，那些指标- 数据集包括什么- 如果让你对相关度，回答的效果做一些优化，你有什么思路，有没有什么更体系化的思路建设- 如果设计一个数据处理的场景，你会怎么做，比方说有一千条数据，需要求和，你怎么做处理- rag性能如何提升- 你的上下文怎么处理的，有什么优化思路- 长短记忆之间怎么做协同呢- 你有什么思路去对你的agent做优化，让他更智能呢（我感觉这个问题太泛了 不知道具体在问什么，我回答主要针对工程遇到的问题做优化）手撕： 全排列（a了）反问：可能有三面 or hr面业务是做一些内部agent工具和平台技术栈（Python＋内部框架）

实在是不太懂3 4月的暑期实习怎么投，不知道怎么分辨暑期实习和日常实习😢😢😢。个人有一段日常实习经历，外加一个自己的项目。